标数据’三大类，每类数据设置专门的分析模型，同时建立数据关联规则，比如环境数据中的水流速度会影响水下装备的行动效率，系统会自动将两者关联分析，为战术决策提供精准依据。”
该引擎不仅能整合己方数据，还能接入公安、消防、气象等第三方数据。在模拟“台风天气下城市反恐”场景中，引擎实时接入气象部门的台风路径数据、交通部门的道路拥堵信息，自动调整装备行动路线，避开危险区域和拥堵路段，确保任务顺利执行。
王玲牵头与多部门建立“跨域反恐协同机制”，明确各单位的职责分工、数据共享标准、应急响应流程。她提出“分级指挥体系”：“借鉴古代‘中央-地方’的层级管理模式，总部设立‘全域指挥中心’，负责整体战术规划；各区域设立‘分域指挥点’，负责本地场景的装备调度和现场处置；两者实时联动，既保证全局统筹，又提升局部响应速度。”
十月，跨域协同反恐战术在长三角地区开展联合演练。演练场景为“****团伙从山区流窜至沿海城市，劫持船只企图外逃”。全域指挥中心根据实时态势，启动“山林-城市-水域”跨域协同模式：山区部署履带式无人车和仿生无人机进行追击；城市区域调动伪装无人车和地面部队封堵交通要道；沿海水域派出水下潜航器和无人艇进行拦截。各分域指挥点与全域指挥中心实时共享数据，装备跨场景无缝衔接，最终在港口附近成功拦截目标船只，抓获全部模拟****。
参与演练的公安部门负责人评价：“这套跨域协同战术打破了场景壁垒，实现了装备和资源的最优配置，大幅提升了复杂环境下的反恐作战能力。”
十一月，“反恐人才培养体系”进入深化完善阶段。首期培训班的学员在基层岗位发挥了重要作用，但也反馈出“跨场景战术应用不熟练”“装备协同操作能力不足”等问题。王玲小组结合反馈，对培养体系进行全面升级。
林薇依据《论语·先进》中“因材施教”的理念，进一步细化“分层培养方案”。针对指挥型人才，新增“跨域战术推演”课程，选取历史上经典的跨区域战役案例，如“赤壁之战”的水战与陆战结合、“漠北之战”的草原长途奔袭，结合现代跨域反恐场景进行剖析，提升指挥人员的全局统筹能力；针对技术型人才，开设“多场景装备维护”实操课程，模拟不同环境下的装备故障，训练技术人员的快速维修和适配改造能力；针对基层执行人员，编制“口袋版战术手册”，简化复杂战术流程，用漫画和流程图的形
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